Un nuevo estudio revela los modelos operativos de los equipos empresariales con un alto ROI de la IA que gestionan el crecimiento global

La expansión del mercado sigue siendo importante. Pero para muchas empresas, el crecimiento global se define ahora por la capacidad de llegar a clientes y empleados con rapidez, relevancia cultural y gobernanza, en mayores volúmenes y con ciclos de cambio más rápidos.

El principal informe de investigación de Smartcat, The 2026 State of Global Enterprise Growth, indica que, si bien la expansión del mercado sigue siendo una prioridad, el principal punto de presión para los líderes globales ha cambiado. En 2026, el desafío decisivo es mantener la velocidad y el control a medida que aumenta la complejidad operativa en los distintos mercados y canales.

Entre los participantes se encontraban equipos responsables de desarrollar y capacitar a las plantillas globales, crear marcas y generar ingresos. Según la investigación, el 98 % de las empresas encuestadas afirman que la demanda de contenidos ha aumentado significativamente en el último año. Los motivos de esta sobrecarga presentan cada vez más matices:

• La profundidad de la personalización: Ir más allá de la traducción genérica para ofrecer contenido adaptado culturalmente que cumpla con las expectativas locales específicas.

• La densidad omnicanal: Gestionar el aumento exponencial del volumen de contenido en canales fragmentados, citado como el principal factor de complejidad para los equipos de marketing.

• La velocidad regulatoria: Navegar por los frecuentes cambios normativos que exigen actualizaciones de contenido inmediatas, precisas y controladas, especialmente en sectores de alto riesgo.

Los flujos de trabajo de localización tradicionales se basan en traspasos manuales, herramientas desconectadas y ciclos de revisión secuenciales. Pero las presiones a las que se enfrentan los equipos hoy en día están exponiendo los límites de lo que los enfoques tradicionales pueden soportar. La demanda de contenidos se acelera mientras que los presupuestos de los equipos permanecen en gran medida estáticos, y la investigación revela una brecha cada vez mayor: un grupo más reducido de equipos de alto rendimiento está logrando un mejor ROI de la IA al cambiar la forma en que sus modelos operativos respaldan la velocidad, la coherencia y la gobernanza a escala global.

La investigación destaca una importante brecha de rendimiento entre los equipos que registran los mejores resultados de IA y el mercado en general. Los equipos de contenido con el mayor retorno de la inversión (ROI) en IA tienen casi siete veces más probabilidades de haber logrado flujos de trabajo de localización significativamente más rápidos en comparación con sus homólogos.

Estos equipos no se limitan a utilizar la IA para completar tareas aisladas. En su lugar, utilizan la IA dentro del flujo de trabajo, no como una herramienta independiente. La IA se convierte en parte de la forma en que el contenido se crea, revisa, localiza y mantiene en los distintos mercados. Es aquí donde la capacidad se vuelve repetible en todos los equipos y deja de depender de unas pocas personas.

Según los datos, lo que separa a estos equipos del resto suele definirse por tres transformaciones operativas:

• De la fragmentación a la orquestación: Los equipos de alto rendimiento tienen más probabilidades de utilizar conjuntos de tecnologías unificados. En lugar de utilizar la IA para tareas puntuales, orquestan flujos de trabajo completos que conectan la creación de contenido, la revisión lingüística y la distribución regional para eliminar los traspasos manuales.

• Mejora estructurada de las competencias humanas: Mientras que la mayoría de las empresas dependen actualmente de una formación en IA informal o inexistente, los equipos líderes suelen provenir de organizaciones que implementan planes de estudio de IA estructurados. Estos equipos tienen aproximadamente el doble de probabilidades de lograr una automatización profunda a nivel de procesos en lugar de una simple asistencia a nivel de tareas.

• Gobernanza proactiva: Dado que más de un tercio de los equipos se enfrentan a cuellos de botella recurrentes en las revisiones de implementación de IA, los equipos con un alto ROI suelen haber integrado controles normativos y de seguridad directamente en sus flujos de trabajo. Esto les permite mantener la velocidad y el cumplimiento, sin la fricción en las revisiones que reportan la mayoría de sus homólogos.

Para ayudar a las organizaciones a responder a la creciente demanda de contenido y a la complejidad operativa en 2026, el informe presenta un marco operativo para evaluar y escalar el impacto de la IA en las operaciones globales. Está diseñado para ser útil en todos los niveles de madurez de la IA.

El marco proporciona un enfoque basado en etapas que identifica los pasos necesarios para pasar de proyectos piloto de IA experimentales a una orquestación unificada. Esta transición es fundamental para las organizaciones que buscan superar las barreras de implementación comunes, como el riesgo inherente del uso no coordinado de la IA: cuando el uso de la IA no está estandarizado, los resultados varían entre equipos y regiones, lo que aumenta el trabajo repetido y ralentiza las aprobaciones.

El informe 2026 State of Global Enterprise Growth revela una brecha cada vez mayor en la preparación de la plantilla para operativizar la IA más allá de la productividad individual, especialmente en sectores altamente regulados, donde los requisitos de cumplimiento y las actualizaciones frecuentes pueden ralentizar los lanzamientos globales y aumentar el coste de la inconsistencia.

De los sectores incluidos en el estudio, el de las ciencias de la vida lidera la preparación para la IA, ya que casi la mitad de las empresas adoptan formación estructurada para respaldar necesidades normativas complejas. Los equipos de fabricación, que se enfrentan a ciclos de actualización superpuestos y a una alta complejidad de canales, avanzan más rápido al orquestar flujos de trabajo paralelos en la creación, localización y distribución de contenido. Por otro lado, el comercio minorista y los bienes de consumo (CPG) se quedan atrás actualmente en la adopción, ya que casi tres cuartas partes de las organizaciones empresariales dependen de una formación informal o nula a pesar de la gran presión por lograr la consistencia omnicanal.

Al identificar los niveles actuales de madurez de la IA de sus equipos, los líderes pueden priorizar las inversiones específicas en tecnología, formación y gobernanza que tienen el mayor impacto en el retorno de la inversión (ROI) de la IA.

Los resultados de la encuesta del informe se complementan con ejemplos de organizaciones empresariales que aplican la IA al contenido global y a la capacitación en entornos de producción. 

Huel, una empresa internacional de nutrición directa al consumidor, ha descrito la consolidación de la localización en la web y el marketing de resultados para reducir los traspasos de tareas y mantener un mensaje coherente en todos los mercados. Cummins, un fabricante internacional que da soporte a equipos de primera línea distribuidos, ha destacado la importancia de ofrecer capacitación en los idiomas principales de los empleados para que la formación siga siendo accesible y eficaz para una plantilla global. Estos ejemplos son ilustrativos: un mayor ROI de la IA suele aparecer cuando la IA se integra en el diseño de los flujos de trabajo y en los procesos de revisión, en lugar de utilizarse únicamente para tareas aisladas.

Las conclusiones de este informe sirven tanto de punto de referencia para el rendimiento actual como de guía estratégica para el crecimiento futuro. A medida que las empresas se enfrentan a las complejidades de 2026, aquellas que logren un mayor ROI de la IA al amplificar la producción seguirán marcando la principal diferencia para el éxito global.

El informe completo está disponible para su descarga a continuación.

Este anuncio también se distribuyó a través de PR Newswire el 11 de marzo de 2026.